List of publications on a keyword: «машинное обучение»

В данной работе рассматривается один из способов применения нейронных сетей – распознавание речи.

В данной статье рассмотрен пример использования нейронной сети для создания интеллектуального бота для игры 2048. Использована модифицированная версия генетического алгоритма, подобраны оптимальные параметры для достижения высоких результатов. Показано, что написанная программа может достигать лучших результатов, нежели среднестатистический игрок.

Данная статья посвящена вопросу машинного обучения, описаны области применения новых технологий, рассмотрены основные виды нейронных сетей и их применение в распознавании текста, системах управления и телекоммуникаций.

В данной статье предлагается обзор нового специализированного процессора Nervana NNP от компании «Intel», который предназначен для работы с системами искусственного интеллекта. В статье выяснены особенности и преимущества процессора, его предназначение.

В статье представлен общий подход к прогнозированию участков, на которых произойдёт разлив нефти в регионе c использованием модели черного ящика и алгоритмов адаптивного бустинга. Предложены подходы к формированию обучающей выборки и особенности работы с алгоритмом AdaBoost.

В статье представлен общий подход к базовой обработке текстов на естественном языке. Рассмотрен сценарий обработки исходно текста на русском языке для получения массива токенов, с которыми можно в дальнейшем работать как с классами.

В статье рассматривается один из методов машинного обучения – линейная регрессия.

В статье рассматривается способ реализации многослойной сети персептрона.

В статье рассматривается один из методов машинного обучения – нелинейная регрессия.

В данной исследовательской работе автором рассматривается один из методов машинного обучения – использование метрических классификаторов.

В данной работе автором рассматриваются один из методов машинного обучения – использование метрических классификаторов.

В данной работе рассматриваются один из методов машинного обучения – использование метрических классификаторов. Автором также представлены типы метрических алгоритмов.

В статье описана методология разработки автономной самообучающейся модели искусственного интеллекта для оперативного расчета эрозионного износа трубопроводов. Модель построена на алгоритме градиентного бустинга LightGBM с использованием обучающей выборки, сгенерированной в Ansys Fluent. Реализована полная интеграция модели в облачную среду Google Sheets, обеспечивающая мгновенное прогнозирование и возможность постоянного дообучения.

В данной статье рассматриваются подходы, логика и целесообразность применение в бизнесе машинного обучения и больших данных и их влияние при принятии решений.

В настоящее время наблюдается колоссальный рост количества цифровых данных, и, по данным экспертов, этот объем будет увеличиваться на 30–40% ежегодно. Объем данных, созданных в 2020 году, более чем в 3 раза превышает объем данных за 2015 год, и составляет 64 Зеттабайт (Зб). В 2022 году объемы всех данных, накопленных человечеством, составили примерно 97 Зб, а к 2025 году это число возрастет до 180 Зб. В связи с этим многие компании ищут новые способы, методы, автоматизированные системы по обработке таких данных. В статье рассмотрены платформы по обработке данных, которые позволят финансовым организациям выйти на новый уровень как по качеству оценки кредитоспобности, риск-менеджменту, так и по прибыли.

Исследование посвящено разработке алгоритма машинного обучения для автоматизации проверки финансовых данных при закрытии отчетного периода. Актуальность работы обусловлена высокой трудоемкостью и ошибками ручных методов, а также ростом объемов данных и ужесточением регуляторных требований. В качестве решения предлагается ансамблевый алгоритм на основе искусственного интеллекта, способный выявлять аномалии в финансовой отчетности. Экспериментальная апробация показала сокращение времени проверки на 30% при одновременном повышении точности детекции ошибок. Результаты демонстрируют практическую применимость подхода для трансформации процессов финансового контроля и создания интеллектуальных систем отчетности.